論文の概要: Towards a Real-Time Facial Analysis System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10393v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 18:27:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:53:32.145861
• Title: Towards a Real-Time Facial Analysis System
• Title（参考訳）: リアルタイム顔分析システムに向けて
• Authors: Bishwo Adhikari, Xingyang Ni, Esa Rahtu, Heikki Huttunen
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム顔分析システムのシステムレベル設計について述べる。 オブジェクトの検出、分類、回帰のためのディープニューラルネットワークのコレクションにより、カメラビューに現れる各人物の年齢、性別、表情、顔の類似性を認識する。 一般的なオフ・ザ・シェルフアーキテクチャの結果、システムの精度は最先端の手法に匹敵し、認識速度はリアルタイムの要求を満たすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.649384403827359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Facial analysis is an active research area in computer vision, with many practical applications. Most of the existing studies focus on addressing one specific task and maximizing its performance. For a complete facial analysis system, one needs to solve these tasks efficiently to ensure a smooth experience. In this work, we present a system-level design of a real-time facial analysis system. With a collection of deep neural networks for object detection, classification, and regression, the system recognizes age, gender, facial expression, and facial similarity for each person that appears in the camera view. We investigate the parallelization and interplay of individual tasks. Results on common off-the-shelf architecture show that the system's accuracy is comparable to the state-of-the-art methods, and the recognition speed satisfies real-time requirements. Moreover, we propose a multitask network for jointly predicting the first three attributes, i.e., age, gender, and facial expression. Source code and trained models are available at https://github.com/mahehu/TUT-live-age-estimator.
• Abstract（参考訳）: 顔分析はコンピュータビジョンの活発な研究領域であり、多くの実用的応用がある。 既存の研究のほとんどは、特定のタスクに対処し、パフォーマンスを最大化することに焦点を当てている。 完全な顔分析システムでは、スムーズな体験を確保するためにこれらのタスクを効率的に解決する必要がある。 本研究では,リアルタイム顔分析システムのシステムレベル設計について述べる。 オブジェクトの検出、分類、回帰のためのディープニューラルネットワークの集合により、システムは、カメラビューに現れる人の年齢、性別、表情、顔の類似性を認識する。 個別タスクの並列化と相互運用について検討する。 一般的なオフ・ザ・シェルフアーキテクチャの結果、システムの精度は最先端の手法に匹敵し、認識速度はリアルタイム要件を満たすことが示された。 さらに,最初の3つの属性,すなわち年齢,性別,表情を共同で予測するマルチタスクネットワークを提案する。 ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/mahehu/tut-live-age-estimatorで入手できる。

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